EmojiIntelligence
1.0.0
あなたはあなたのマシンの絵文字を教えたいですか？ ？
Swiftで完全にニューラルネットワークを作成しました。これは、何が解決できるかを示すデモです。
macosの遊び場を使用しました。
私はオープンソースを信じています私は人類を前進させるためにあなたがすべてのものをオープンソースにしなければならないと思います o/
ここでYouTubeビデオを見ることができます
この課題を使用して、ニューラルネットワークと機械学習の詳細を学びました。ニューラルネットワークは層で構成され、各層にはニューロンがあります。私のネットワークには、入力層、隠れレイヤー、出力層の3つのレイヤーがあります。
私のネットワークへの入力には、64のバイナリ番号があります。これらの入力は、隠れ層のニューロンに接続されています。隠されたレイヤーはいくつかの計算を実行し、結果を出力層ニューロンに渡します。また、これは計算を実行してから0または1を出力します。入力層は実際には何もしません。それらは、入力値のプレースホルダーです。隠された層のニューロンのみと出力層が計算を実行します。入力層からのニューロンは、隠れ層のニューロンに接続されています。同様に、隠れ層からの両方のニューロンは出力層に接続されています。これらの種類の層は、すべてのニューロンが次の層のすべてのニューロンに接続されているため、完全に接続されたものと呼ばれます。 2つのニューロン間の各接続には重量があり、これは単なる数字です。これらの重みは私のネットワークの脳を形成します。ネットワークのアクティベーション関数には、シグモイド関数を使用します。
シグモイドは数学的な機能です。シグモイドはある数のXを取り、それを0から1の間の値に変換します。これは、バイナリ番号を扱っているため、私の目的に最適です。これにより、線形方程式が非線形のものに変わります。これがなければ、ネットワークは興味深いことを学ぶことができないため、これは重要です。
私はすでに、このネットワークへの入力は64のバイナリ番号であると述べました。描かれた画像を8x8ピクセルにサイズ変更し、64ピクセルを作成します。画像を通過して各ピクセルをチェックして、ピクセルにピンク色がピンク色である場合は、配列に1を追加します。
私の主な目標は、ニューラルネットワークと機械学習をよりアクセスしやすく楽しくすることでした。同様に、遊び場やニューラルネットワークの強力な機能について詳しく学びます。
@reffas_bilal
ヴィンセント・エシェ
ハラルド・ボルゲンごと
マティジス・ホレマンズ
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ルーブラで@leomehligと協力しています。あなたはそれについてもっとここで見つけるでしょう
すべての作品は多くの愛で手作りされており、世界中に送られてきました。
このプロジェクトは現在、MacOSのみに取り組んでいます。 iPadにバグがあります私はすでにバグレポーターに問題を提出しました。 Appleがすぐにこれを修正することを願っています。
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